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    <title>数据结构和算法基础</title>
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<h1>数据结构概述</h1>
<p>数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。</p>
<h1>算法概述</h1>
<p>解决问题的思路</p>
<p>
    算法中的语句需要执行的次数称为句频，用T(n)表示。
    常见的时间复杂度如
    ———————————————————————
    常数阶 O(1)
    对数阶 O(log2n)
    线性阶 O(n)
    线性对数阶 O(nlog2n)
    平方阶 O(n²)
    立方阶 O(n³)
    K次方阶 O(n^k)
    指数阶 O(2^n)
    ———————————————————————
    由此可见，随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度的值越大，算法的执行效率月底。
    时间复杂度的计算方法：用1代替运行时间中的所有的加法常量，修改后的运行次数函数中，只保留最高阶，去除最高阶的系数。
    如：3n³+5n+9 的时间复杂度和n³是一样的。
</p>
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